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Position : Les conférences sur l’apprentissage automatique devraient mettre en place un volet « Réfutations et critiques »
Created by
Haebom
Auteur
Rylan Schaeffer, Joshua Kazdan, Yegor Denisov-Blanch, Brando Miranda, Matthias Gerstgrasser, Susan Zhang, Andreas Haupt, Isha Gupta, Elyas Obbad, Jesse Dodge, Jessica Zosa Forde, Francesco Orabona, Sanmi Koyejo, David Donoho
Contour
Cet article souligne le problème de l'acceptation par les sociétés savantes d'études erronées ou erronées en raison du développement rapide du domaine de l'apprentissage automatique (AM). Il propose la création d'un programme « Réfutations et critiques » (R&C) au sein des sociétés savantes pour y remédier. Il soutient que ce programme contribuera à la création d'un écosystème de recherche autocorrecteur en soutenant la recherche critique sur les recherches existantes. Il aborde la conception du programme, les principes d'évaluation, les problèmes potentiels, etc., et présente un cas de réfutation d'un article présenté lors de la présentation orale de l'ICLR 2025.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Une nouvelle proposition de système pour améliorer le processus d'autocorrection de la recherche en apprentissage automatique
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Contribue à améliorer la crédibilité de la recherche en encourageant l'examen critique des recherches existantes
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Souligner l’importance de la correction des erreurs et de l’amélioration de l’éthique de la recherche
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ÉLargir le rôle et renforcer la responsabilité de la société
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Limitations:
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Absence de mécanismes et de lignes directrices spécifiques pour un fonctionnement efficace des voies R&C
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Nécessité de garantir l'objectivité et la fiabilité des recherches de réfutation
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Possibilité que les activités de recherche soient découragées en raison de critiques excessives
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Problèmes de partialité pouvant survenir lors du processus de jugement de la piste R&C
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Des recherches supplémentaires sont nécessaires pour déterminer l’efficacité réelle des pistes R&C.
